面向在轨服务的仿壁虎粘附界面交互状态识别研究
一项研究为仿壁虎干粘附接口嵌入电容传感,实时识别在轨服务抓取中的五个交互状态(idle、proximity、contact、engaged、disaged)。Random Forest 离线分类准确率 95.65%,在线结合规则状态机后准确率从 78.02% 提升至 93.14%,宏 F1 为 0.9343,推理周期 53 ms。
一项研究为仿壁虎干粘附接口嵌入电容传感,实时识别在轨服务抓取中的五个交互状态(idle、proximity、contact、engaged、disaged)。Random Forest 离线分类准确率 95.65%,在线结合规则状态机后准确率从 78.02% 提升至 93.14%,宏 F1 为 0.9343,推理周期 53 ms。
研究团队发布ACE-Brain-0.6,通过统一数据管线将机器人操作记录与多源互补视觉数据结合,自动标注后转换为可验证的定位监督,并在约150万样本上微调Qwen3.5-9B得到该模型。在七个公开定位基准中的四个上,ACE-Brain-0.6超过GPT-6 Astra,总平均分75.41对73.68;在固定微调设置下,随数据集扩展覆盖更多定位场景,整体定位性能稳步提升。
S-Agent 2.0 是一个空间推理智能体,为现成的通用编码智能体配备命令行感知工具包,围绕获取场景证据、写入持久场景记忆并用平实空间语言解读读数来设计接口。
作者为自己设计的四足机器人开源运动控制器更新了基于视觉的落足点选择方法,目前在 MuJoCo 仿真中演示。
复旦大学齐立哲团队的“空天地一体荒漠种植机器人”项目在第26届中国国际工业博览会上获高校展区创新金奖。该机器人集成自主感知、精准导航与一体化种植功能,融合北斗、惯导、激光雷达和立体视觉定位,已在内蒙古鄂尔多斯达拉特旗沙漠完成实地作业验证。团队已布局7项核心发明专利,后续单车平台将集成四套种植机构,作业效率可达传统人工作业10倍以上。
Xbotics具身智能实验室发布二十一讲第6讲,讲解机器人从RGB-D观测到抓取位姿的完整感知链路,配套代码位于GitHub仓库Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-AI-Handbook。
Plus One Robotics 在 PACK EXPO 2026 芝加哥展会现场演示 AI 视觉拆码垛与码垛单元,联合 Torfresma 的 TRF Compact 系统与 ABB 机器人组成模块化工作站。
Reddit 用户自制了一款 RGB SLAM 相机,采用 193.8° 鱼眼镜头并集成 IMU,耗时约一个月完成调试。该用户今日进行了快速运动跟踪测试,表示效果良好,并向社区征求建议。
苏州三迪斯维推出精迅V4科研级面结构光扫描仪,采用测量级DLP4710光机、可更换C口镜头与海康1400万像素全局相机,支持CUDA加速点云处理全过程。产品支持单点测量、区域平面度/球面度计算、手动与特征点云拼接及SSD表面重建,配套结构光三维重建与PCL点云处理课程,源码级开放并支持OpenCV、Halcon、VisionMaster二次开发。
3D视觉工坊介绍一篇CVPR 2026 Highlight工作,提出名为3D-RGBX的框架,在不需要X传感器度量深度、位姿、内参和标定的前提下,仅对RGB运行COLMAP,即可合成与RGB视图像素级对齐的热成像、近红外和SAR图像。
Algorized 与 ZHAW 苏黎世应用科技大学信号处理与无线通信研究所 ISC 合作启动为期两年的研究项目 Real-Time Human Perception via Edge-AI Wireless Sensor Fusion for Collaborative Robotics,由 InnoSuisse 资助,2026 年 9 月开始。
锐曼(REEMAN)发布户外防水自主叉车 Waterproof Ant(型号 WBOT10F),额定载荷 2 吨,采用防水车身与底盘防护设计,面向雨天户外厂区物料搬运。
浙大高飞团队联合微分智飞推出CrossFly基准,构建23个重建真实场景、15263条完整轨迹,覆盖室内、室外、室内-室外跨域三类任务,配套分层VLA基线CrossFly-Agent,整套仿真数据集、评测协议与基线代码全部开源。
Reddit 用户提出为手-物操作演示设计微型 RGB + 深度记录仪,并用同一合成场景(胸前视角抓取马克杯)对比三种深度方案的单帧模型输出:D405 级立体相机、TMF8829 dToF(48 × 32 区域)与通用 iToF(240 × 180)。
Analog Devices 联合《电子工程专辑》推出 10 月特辑《【工程师必读】机器人全栈技术破局指南》,共 36 页,面向 AMR、机械臂与人形机器人开发者,可免费下载且无需注册。
Toyota Material Handling Europe 与 Nvidia、SoftServe 合作,用仿真先行方法在设备进入客户现场前完成测试与验证,目标是把调试工作量减少最多 50%、把自主物料搬运系统的上市时间缩短最多 40%。
研究提出 HOLI-WORLD 集成生态,把经验采集、世界表征、自动数据构建、模型学习与独立评测串联起来。HOLIWORLD-Foundry 结合静态与动态感知自动构建世界记录,HOLIWORLD-Data 基于约 100 个自采场景整理出约 80K QA 对,用于训练 HOLIWORLD-VL-4B;独立人工标注的保留录像构成 HOLIWORLD-Bench。
EgoXperience 提出一套覆盖数据采集、自动标注、统一建模与基准评测的完整方案,用于从第一人称视频联合重建观察者运动、场景几何与手-物交互。其核心是自动标注引擎 EgoXX-Engine,将几何校验的目标跟踪与基于 SLAM 的世界对齐结合,产出 50 小时数据集 EgoX-Data-6M(含秒级任务描述)和 1 小时评测集 EgoX-Bench。
艾吉威机器人推出基于VLA(Vision-Language-Agent)技术的三维具身智能新范式,用于无人叉车在复杂工业工况下的环境理解与自主决策。其自研全动态激光SLAM导航融合激光雷达与3D视觉,重复定位精度达±5mm;第四代MCU控制器协同高精度伺服电机执行运动控制。艾吉威移动机器人解决方案已进入光伏新能源、石油化工、汽车汽配等行业,累计交付900家客户,年产能3000台(套)。
《智竞未来——首届实景化智能机器人技能大展》(南京站)10月20日在东南大学九龙湖校区举办,现场发布南京智能智造十大典型应用场景,集中展示特种机器人、智能巡检机器人、灵巧手、水下作业机器人等装备。
Daimon Robotics 正在构建连接触觉传感、数据采集、仿真与 AI 模型的管线,定位为基础设施提供方而非基础模型开发者,触觉反馈控制目标为 30 Hz。
beRobox 在 PACK EXPO 2026 上为 PALTZ 码垛机器人推出 3D Dynamic Safety 安全模块,安全检测不再固定在机器人周围,而是集成到机械臂上随机器人移动,形成随位置动态调整的保护区域。
小鹏与北京大学、香港大学、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、新加坡国立大学、清华大学、香港科技大学(广州)的研究者共同提出 4B 感知基座模型 GroundingPI,把点选、框、文字、文档区域和界面控件统一到一套空间词元输出协议,架构采用 MoonViT-V2 视觉编码器和 Qwen3-4B 语言骨干,训练包含监督微调与 GRPO 强化后训练。
beRobox 在芝加哥 PACK EXPO International 2026 发布用于 PALTZ 码垛系统的 3D Dynamic Safety 模块,把安全检测装到机械臂上随机器人移动。
TDK宣布旗下InvenSense PositionSense九轴运动感知方案面向全球供货,主要面向人形机器人、无人机、智能眼镜和移动设备。
荷兰代尔夫特理工大学团队在《科学·机器人》发表自主飞行系统MonoRace,其在2025年阿布扎比无人机竞速赛中以每小时100公里最高时速击败多支AI队伍及3位人类世界冠军。
GroundingPI 是一个 4B 参数的定位基础模型,将点和框以量化坐标形式输出到共享词表,训练结合多模态与空间预训练、监督微调和 GRPO 强化学习。在 34 个定位基准、44 个基线上平均达到 73.68%,高于 GPT-6 Astra 的 71.54%。
GroundAnything 是一个 40 亿参数的视觉定位基础模型,通过块状去噪把并行解码与精确目标定位结合,训练融合公开数据集预训练、自回归到扩散的直接转换、监督微调和基于 GRPO 的强化后训练。
EgoTac 是一个可泛化模型,直接从第一人称人类视频预测丰富触觉信息,训练使用超过 570 万图像-触觉对,涵盖连续力测量与二值接触。实验显示其域内预测平均力误差低于 0.06N,在域外接触预测基准上持续优于当前最优接触估计器,并能在无约束真实视频上做零样本预测;缩放分析表明数据多样性与数据量都能稳定提升性能。该工作被 NeurIPS 2026 接收。
论文提出CorrelationFlow,将LiDAR场景流估计重构为鸟瞰图(BEV)图像间的相关性最大化问题,用一串图像处理操作替代可学习参数。该免训练方法在Argoverse 2 Scene Flow Challenge(CVPR 2026)无监督赛道获得第二名,测试集覆盖五个数据集、多种车辆平台与环境,结果显示其性能可匹配甚至超越基于学习的方法,源代码将开源。
ECCV 2026 接收论文提出 UniWM,一个将第一人称视觉前瞻与规划统一在单一多模态自回归骨干中的记忆增强世界模型,使动作选择基于视觉想象结果,实现预测与控制的紧密对齐。
一项评测在 RoboLab 四个场景中对三个世界-动作模型进行 864 次 rollout,固定初始状态与任务目标,发现用参考物体而非待移动物体描述空间关系,会使稳定放置成功率平均下降 12.2 个百分点。策略语言理解的独立测试识别出关系反转,加入图像会干扰原本正确的纯文本解读。rollout 分析还区分了空间放置与指令跟随:稳定放置率从任意时刻的 43.2% 降至回合结束时的 21.8%。
论文提出一种解析式机器人自模型,无需形变网络或 URDF/CAD 模板,从多视角图像与关节读数获得外观与刚性连杆分配,并用稀疏末端执行器位姿独立辨识出度量螺旋轴,得到可外推的闭式正运动学与解析雅可比。
论文提出用条件流匹配(Conditional Flow Matching)把开放环境主动 3D 地图构建中的长程目标预测重构为条件多模态锚点生成,替代传统单点预测。
论文提出 DriveDegrade,一个针对纯相机端到端(E2E)驾驶的图像退化容忍度基准,在图像加载器中在线注入 16 类 corruption、5 个严重度,用一个算子覆盖 15 个策略,并在 nuScenes 和 NAVSIM 上评测开环规划,附 CARLA 闭环锚点。
Cyclops是一个将稀疏非重复扫描LiDAR(NRS-LiDAR)强度数据合成为RGB视频的框架,用于全天候感知任务且无需相机。其方法先用冻结的预训练稠密化模块把稀疏强度投影转为稠密表征,再通过潜在桥匹配(LBM)学习速度场、在少量ODE积分步内将强度潜变量迁移到RGB分布;同时用时序注意力注入前帧上下文以抑制帧间闪烁,并将速度场建模为由可微终端奖励优化的策略。
FELT 是一个利用已有视触配对数据从 RGB 观测中学习接触感知表征的框架,通过生成触觉图像和接触感知特征两种接口提供给下游策略。它采用冻结视觉编码器配合左右手指独立查询解码器,两分支经门控连接交换信息,卷积读出生成空间接触表征。在四个接触密集的实机任务上,两种接口的成功率均高于纯视觉策略,直接将接触感知特征融入策略使成功率提升 15-22.5 个百分点。
PinNet通过生成点云关键点及其描述子,并用基于平面的几何自注意力模块建模关键点间空间关系,以提升回环检测与点云配准的描述子判别力。该方法在多种不同LiDAR传感器采集的数据集上评估,实验结果显示其具备较强的地点识别性能、精确的相对位姿估计,以及在不同环境中的单次定位成功。
HyVGGT-VO 提出一种混合稠密视觉里程计框架,将传统稀疏 VO 的高频位姿输出与前馈模型 VGGT 的稠密重建能力结合,据称是首个把传统 VO 前端与 VGGT 紧耦合的工作。
PanoAir 提出一套全景视觉-惯性 SLAM(VI-SLAM)框架,并构建了覆盖不同光照、高度、轨迹长度和运动动态的真实世界全景数据集。方法通过全景特征提取与全景回环增强特征约束和全局一致性,在自建数据集和公开基准上跑完全部 17 个序列无跟踪失败,相比最优基线将 ATE 最多降低 47.1%,嵌入式平台部署验证了其计算效率与 PC 实现相当。源代码与数据集已公开。